Curso de Building Custom Multimodal AI Models with Open-Source Frameworks
Multimodal AI integra múltiples tipos de datos, como texto, imágenes y audio, para mejorar los modelos y aplicaciones de aprendizaje automático.
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor (en línea o en el sitio) está dirigida a desarrolladores de IA de nivel avanzado, ingenieros de aprendizaje automático e investigadores que desean construir modelos de IA multimodales personalizados utilizando marcos de código abierto.
Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
- Entender los fundamentos del aprendizaje multimodal y la fusión de datos.
- Implementar modelos multimodales utilizando DeepSeek, OpenAI, Hugging Face y PyTorch.
- Optimizar y ajustar modelos para la integración de texto, imagen y audio.
- Desplegar modelos de IA multimodales en aplicaciones del mundo real.
Formato del curso
- Lectura interactiva y discusión.
- Muchos ejercicios y práctica.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para arreglar.
Programa del Curso
Introducción a Multimodal AI
- Descripción general de la IA multimodal y aplicaciones del mundo real
- Desafíos en la integración de datos de texto, imagen y audio
- Investigación y avances de vanguardia
Procesamiento de datos y ingeniería de características
- Procesamiento de conjuntos de datos de texto, imagen y audio
- Técnicas de preprocessing para aprendizaje multimodal
- Estrategias de extracción de características y fusión de datos
Construcción de modelos multimodales con PyTorch y Hugging Face
- Introducción a PyTorch para aprendizaje multimodal
- Usando Transformers Hugging Face para tareas de NLP y visión
- Combinar diferentes modalidades en un modelo de IA unificado
Implementación de fusión de voz, visión y texto
- Integrando OpenAI Whisper para el reconocimiento de voz
- Aplicando DeepSeek-Vision para el procesamiento de imágenes
- Técnicas de fusión para el aprendizaje cruzado-modal
Entrenamiento y optimización de modelos Multimodal AI
- Estrategias de entrenamiento de modelos para IA multimodal
- Técnicas de optimización y ajuste de hiperparámetros
- Abordar el sesgo y mejorar la generalización del modelo
Desplegando Multimodal AI en aplicaciones del mundo real
- Exportar modelos para uso en producción
- Implementación de modelos de IA en plataformas en la nube
- Monitoreo del rendimiento y mantenimiento del modelo
Tópicos avanzados y tendencias futuras
- Aprendizaje de zero-shot y few-shot en IA multimodal
- Consideraciones éticas y desarrollo de IA responsable
- Tendencias emergentes en la investigación de IA multimodal
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Fuerte comprensión de los conceptos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo
- Experiencia con frameworks de IA como PyTorch o TensorFlow
- Familiaridad con el procesamiento de datos de texto, imagen y audio
Público
- Desarrolladores de IA
- Ingenieros de aprendizaje automático
- Investigadores
Los cursos de formación abiertos requieren más de 5 participantes.
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- Diseñar y prototipar interfaces multimodales utilizando métodos de entrada impulsados por IA.
- Implementar tecnologías de reconocimiento de voz, control por gestos y seguimiento ocular.
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Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
- Implementar la IA multimodal de DeepSeek para aplicaciones de texto, imagen y audio.
- Desarrollar soluciones de IA que integren múltiples tipos de datos para obtener información más rica.
- Optimizar y ajustar modelos de DeepSeek para el aprendizaje cruzado.
- Aplicar técnicas de IA multimodal a casos de uso de la industria del mundo real.
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Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
- Entender los fundamentos de la IA multimodal para el procesamiento de lenguaje.
- Utilizar modelos de IA para procesar y traducir voz, texto e imágenes.
- Implementar traducción en tiempo real utilizando APIs y marcos de trabajo impulsados por IA.
- Integrar traducción impulsada por IA en aplicaciones comerciales.
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- Abordar las preocupaciones éticas y de privacidad relacionadas con los datos multimodales.
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- Entender el papel de la IA multimodal en la atención médica moderna.
- Integrar datos médicos estructurados y no estructurados para diagnósticos impulsados por IA.
- Aplicar técnicas de IA para analizar imágenes médicas y registros de salud electrónicos.
- Desarrollar modelos predictivos para el diagnóstico de enfermedades y las recomendaciones de tratamiento.
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- Implementar la detección multimodal en sistemas robóticos.
- Desarrollar algoritmos de IA para la fusión de sensores y la toma de decisiones.
- Cree robots que puedan realizar tareas complejas en entornos dinámicos.
- Aborde los desafíos en el procesamiento y la actuación de datos en tiempo real.
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- Entender cómo la IA multimodal mejora los asistentes virtuales.
- Integrar el procesamiento de voz, texto e imagen en asistentes potentes con IA.
- Construir agentes conversacionales interactivos con capacidades de voz y visión.
- Utilizar APIs para reconocimiento de voz, NLP y visión por computadora.
- Implementar automatización impulsada por IA para soporte al cliente e interacción con el usuario.
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Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
- Diseñe interfaces multimodales que mejoren la participación de los usuarios.
- Integre el reconocimiento visual y de voz en aplicaciones web y móviles.
- Utilice datos multimodales para crear interfaces de usuario adaptables y con capacidad de respuesta.
- Comprender las consideraciones éticas de la recopilación y el procesamiento de datos de los usuarios.
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Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
- Entender los fundamentos de la IA multimodal y sus aplicaciones.
- Diseñar y optimizar mensajes para generación de texto, imagen, audio y video.
- Utilizar APIs para plataformas de IA multimodal como GPT-4, Gemini y DeepSeek-Vision.
- Desarrollar flujos de trabajo impulsados por IA que integren múltiples formatos de contenido.